• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1231-1238
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• 2021

최근에 대형 온라인 쇼핑몰에서는 텍스트나 카테고리 검색뿐만 아니라 이미지 검색 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이미지 검색 서비스의 경우 이미지가 없는 상황에서는 검색 서비스를 이용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 온라인 의류쇼핑몰에서 옷을 검색할 시, 옷의 스타일에 대하여 직접 그릴 수 있는 손그림을 통해 본인이 원하는 옷을 찾을 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 사용자가 그린 손그림 데이터는 신경망학습을 통해 매칭의 정확도를 높이고, 다양한 객체인식 알고리즘을 활용하여 의류를 매칭할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자가 찾고자 하는 의류를 빠르게 검색할 수 있음으로써 온라인 쇼핑 이용의 고객 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.145-154
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• 2008

본 논문에서는 애완용 로봇에 장착된 카메라로부터 획득된 연속 영상에서 사용자의 손 제스처를 인식하여 로봇을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 손 검출, 특징 추출, 제스처 인식 로봇 제어의 4단계로 구성된다. 먼저 카메라로부터 입력된 영상에서 HSI 색상공간에 정의된 피부색 모델과 연결성분 분석을 이용하여 손 영역을 검출한다. 다음은 연속 영상에서 손 영역의 모양과 움직임에 따른 특징을 추출한다. 이때 의미 있는 제스처의 구분을 위해 손의 모양을 고려한다. 그 후에 손의 움직임에 의해 양자화된 심볼들을 입력으로 하는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 손 제스처는 인식된다. 마지막으로 인식된 제스처에 대응하는 명령에 따라 애완용 로봇이 동작하게 된다. 애완용 로봇을 제어하기 위한 명령으로 앉아, 일어서, 엎드려, 악수 등의 제스처를 정의하였다. 실험결과로 제안한 시스템을 이용하여 사용자가 제스처로 애완용 로봇을 제어 할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1172-1178
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• 2018

손동작 인식을 통하여 컴퓨터 프레젠테이션을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 손 동작의 다양한 운동 형태를 인식, 구분함으로써 부가적인 제어용 장치 없이 프레젠테이션을 제어한다. 손동작의 인식을 위하여 얼굴영역 검출과 손영역 검출을 시행한다. 하르분류기(Haar classifier)를 이용하여 얼굴영역을 검출하며, HSV 컬러모델상에서 피부 색상 정보에 따라 손영역을 검출한다. 얼굴 영역은 손동작의 시작과 끝, 동작의 크기 및 방향을 판단하는 기준으로 삼는다. 얼굴 영역으로부터 가로, 세로 중심축을 설정하고 제안하는 모션 식별룰에 따라 다양한 손동작을 인식하고 컴퓨터 제어에 이용한다. 약 1200회의 동작 인식 실험에서 97.2%의 인식률을 얻어 제안하는 알고리즘이 유효함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.157-163
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• 2013

본 논문에서는 손가락 마디 추정을 이용한 비전 및 깊이 정보 기반 손 인터페이스 방법을 제안한다. 먼저 비주얼 영상 및 깊이 정보 영상을 매핑한 후 왼손과 오른손의 영역의 레이블링 및 윤곽선 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 중심점 및 회전각을 구현한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격의 원을 확장하여 손 경계 교차점의 중간 지점을 계산하여 손가락 끝점과 마디를 추정하여 사용자의 손가락 동작을 인식한다. 본 방법을 실험한 결과 손의 회전 및 손가락 시작점 및 끝점을 정확하게 추정하여 다양한 손동작 인식 및 제어가 가능함을 보였다. 왼손과 오른손을 사용하여 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과, 본 논문의 제안 방법은 평균 90% 이상의 정확도로 초당 25프레임 이상의 처리 성능을 보였다. 제안 방법은 컴퓨터간의 HCI 제어, 게임, 교육 등의 비접촉식 인터페이스 응용분야에 적용될 수 있다.

• 한국환경보건학회지
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• 제39권1호
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• pp.71-82
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• 2013

Objectives: This study was performed in order to investigate hand hygiene practices among food-service businesses employees based on the awareness of hand-washing and load of indicator bacteria on their hands. It focused on the comparison of full-time and part-time workers in food-service workplaces. Methods: A direct-interview questionnaire survey and microbiological analysis were carried out with sixty workers each. Samples for microbiological analysis were collected through a modified glove-juice method from the hands of the food-service workers and were analyzed for aerobic plate count, total coliform, fecal coliform, Escherichia coli, Staphylococcus aureus, and Salmonella spp. Microbiological analysis was done according to the Food Code of Korea. Results: Significant differences (p<0.01) were found in the survey between the full-time and part-time workers in hand-washing frequency, use of hand-washing agents, and hand-drying methods. More full-time workers responded to washing their hands after preparing food, after visiting outside, after handling raw materials, and before putting on gloves/when changing gloves than did part-time workers (p<0.05). No remarkable difference was found in bacterial load on the hands except in the aerobic plate count between the two groups. The detection of E. coli, S. aureus, and Salmonella spp. on the hands of some food-service workers in both groups revealed poor hand hygiene practices. Conclusions: The results of this study indicate that there is a need for training programs in order to improve hand hygiene practices and strict hand hygiene compliance by food-service workers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1432-1438
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• 2015

We present a methodology to detect moving shadows in video sequences, which is considered as a challenging and critical problem in the most visual surveillance systems since 1980s. While most previous moving shadow detection methods used hand-crafted features such as chromaticity, physical properties, geometry, or combination thereof, our method can automatically learn features to classify whether image segments are shadow or foreground by using a deep learning architecture. Furthermore, applying Markov Random Field enables our system to refine our shadow detection results to improve its performance. Our algorithm is applied to five different challenging datasets of moving shadow detection, and its performance is comparable to that of state-of-the-art approaches.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권1호
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• pp.27-39
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• 2016

This paper derives and analyzes a novel block fast Fourier transform (FFT) based joint detection algorithm. The paper compares the performance and complexity of the novel block-FFT based joint detector to that of the Cholesky based joint detector and single user detection algorithms. The novel algorithm can operate at chip rate sampling, as well as higher sampling rates. For the performance/complexity analysis, the time division duplex (TDD) mode of a wideband code division multiplex access (WCDMA) is considered. The results indicate that the performance of the fast FFT based joint detector is comparable to that of the Cholesky based joint detector, and much superior to that of single user detection algorithms. On the other hand, the complexity of the fast FFT based joint detector is significantly lower than that of the Cholesky based joint detector and less than that of the single user detection algorithms. For the Cholesky based joint detector, the approximate Cholesky decomposition is applied. Moreover, the novel method can also be applied to any generic multiple-input-multiple-output (MIMO) system.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.52-60
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• 2024

APT (Advanced Persistent Threat) attack is a dangerous, targeted attack form with clear targets. APT attack campaigns have huge consequences. Therefore, the problem of researching and developing the APT attack detection solution is very urgent and necessary nowadays. On the other hand, no matter how advanced the APT attack, it has clear processes and lifecycles. Taking advantage of this point, security experts recommend that could develop APT attack detection solutions for each of their life cycles and processes. In APT attacks, hackers often use phishing techniques to perform attacks and steal data. If this attack and phishing phase is detected, the entire APT attack campaign will be crash. Therefore, it is necessary to research and deploy technology and solutions that could detect early the APT attack when it is in the stages of attacking and stealing data. This paper proposes an APT attack detection framework based on the Network traffic analysis technique using open-source tools and deep learning models. This research focuses on analyzing Network traffic into different components, then finds ways to extract abnormal behaviors on those components, and finally uses deep learning algorithms to classify Network traffic based on the extracted abnormal behaviors. The abnormal behavior analysis process is presented in detail in section III.A of the paper. The APT attack detection method based on Network traffic is presented in section III.B of this paper. Finally, the experimental process of the proposal is performed in section IV of the paper.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제37권5호
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• pp.708-711
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• 2010

Purpose: The sheath of tendon is uncommon site of tuberculous involvement as compared to other parts of the body. Especially, tuberculous tenosynovitis affecting flexor tendon of the hand is a rare condition. In recent years, furthermore, the incidence of tuberculosis is increasing in our country. Tuberculous tenosynovitis is a chronic, slowly destructive disease, which is difficult to diagnosis before operation, but can be definitively diagnosed by the pathologic microscopic examination. Early detection and surgical excision combined with antituberculous medication is important. We report a rare case of tuberculous tenosynovitis of the flexor tendon of the hand. Method: A 12-year-old woman presented with a painless, nontender mass on palmar side between distal interphalangeal joint and proximal area of metacarpophalangeal joint of the left third finger. We had surgical excision of the involved flexor tendon sheath and studied histopathologically. Result: The histopathological findings were chronic granulomatous inflammation with caseating necrosis consistent with tuberculosis. We started antituberculous medication. Conclusion: Tuberculous tenosynovitis is a rare condition, especially involving on the flexor tendon of the hand. But because of increasing tendency of tuberculosis, it is important to differentiate it from other tumors of the hand.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.586-589
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• 2015

손동작 식별 룰을 통한 컴퓨터의 프레젠테이션 제어 시스템을 제안한다. 발표자의 손 동작 식별을 위해 (일반적인 웹캠을 사용하여) 이미지를 입력받아 하르 분류기를 이용하여 사용자의 얼굴영역을 추출한다. YCbCr 컬러모델을 이용하여 손 영역을 추출한 후에 사용자의 얼굴과 손의 무게중심을 이용하여 손의 현재 움직임 상태와 위치를 판별 하였다. 사용자의 손이 모션 감지 룰에 적용되어 프레젠테이션 제어 명령이 실행된다. 제안하는 시스템은 모션 식별 룰을 이용하여 부가적인 기기를 사용하지 않고 배경의 복잡도에 독립적인 프레젠테이션을 제어가 가능한 시스템이다. 실험은 어두운 실내 분위기인 조도범위(lx) 15-20-30에서 프레젠테이션 실험을 통해 안정적인 제어동작을 확인하였다.